Identification of Rat Cysteine-Rich Secretory Protein 4 (Crisp4) as the Ortholog to Human CRISP1 and Mouse Crisp4
Notice bibliographique
Résumé
Cysteine-rich secretory proteins (CRISPs) are present in a diverse population of organisms and are defined by 16 conserved cysteine residues spanning a plant pathogenesis related-1 and a C-terminal cysteine-rich domain. To date, the diversification of mammalian CRISPs is evidenced by the existence of two, three, and four paralogous genes in the rat, human, and mouse, respectively. The current study identifies a third rat Crisp paralog we term Crisp4. The gene for Crisp4 is on rat chromosome 9 within 1 Mb of both the Crisp1 and Crisp2 genes. The full-length transcript for this gene was cloned from rat epididymal RNA and encodes a protein that shares 69% and 91% similarity with human CRISP1 and mouse CRISP4, respectively. Expression of rat Crisp4 is most abundant in the epididymis, with the highest levels of transcription observed in the caput and corpus epididymis. In contrast, rat CRISP4 protein is most abundant in the corpus and cauda regions of the epididymis. Rat CRISP4 protein is also present in caudal sperm extracts, appearing as a detergent-soluble form at the predicted MWR (26 kDa). Our data identify rat Crisp4 as the true ortholog to human CRISP1 and mouse Crisp4, and demonstrate its interaction with spermatozoa in the epididymis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».